Optimierung von Spark-Pipelines und Entwicklung skalierbarer ELT/ETL-Prozesse mit Airbyte und dbt in der Databricks-Umgebung eines FinTech-Unternehmens. 5+ Jahre Erfahrung mit modernen Cloud Data Stacks, Databricks und dbt erforderlich. Bis zu 15 Tage Workation innerhalb der EU pro Kalenderjahr.
Entwicklung und Betrieb skalierbarer Datenpipelines und Lakehouse-Strukturen für globalen Assistance-Anbieter mit 12.000+ Mitarbeitenden. Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Data Engineering, Data Warehousing oder Datenintegration erforderlich. Mobiles Arbeiten deutschlandweit, Kombination aus Büroarbeit und Smart Working.
Entwurf, Entwicklung und Betrieb skalierbarer Datenpipelines auf der Google Cloud Platform. Führungserfahrung und People Leadership erforderlich. 30 Tage Urlaub, hybrides Arbeiten mit 2 Tagen Homeoffice/Woche.
Entwurf und Realisierung technischer Grundlagen für personalisierte Marketingkampagnen mit Cloud-Technologien und KI. Grundkenntnisse in C#, Python oder Pyspark sowie SQL erforderlich. Ergonomische Arbeitsplätze und aktuelle Hard-/Software.
Entwurf von Datenmodellen und Orchestrierung von ETL-Pipelines für technischen Bedarf mit Millionen von Produkten. Mehrjährige Cloud Data Engineering Erfahrung (GCP/BigQuery) erforderlich. Sonderurlaub und betriebliche Kindertagesstätte.
Entwicklung moderner Datenplattformen und Pipelines auf Databricks mit Python, SQL und Apache Spark. Mindestens 2-4 Jahre Erfahrung im Data Engineering erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Remote-Arbeit.
Leading large-scale data migrations to cloud lakehouse targets using Spark, Delta Lake, and Databricks. 5+ years of independent migration leadership and Databricks ecosystem mastery required. 5000 EUR annual training budget, 40h personal education time off.
Entwicklung von LLM-basierten Anwendungen und AI Agents mit Python, Spark und Cloud-Technologien wie Azure. Erste Berufserfahrung als Data Engineer oder Scientist erforderlich. Workation und hybrides Arbeitsmodell.
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Entwicklung und Optimierung von Data Pipelines für Immobilieninvestments im Wert von 12 Mrd. EUR. Erfahrung mit Azure, Databricks und Terraform erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und mobiles Arbeiten.
Beratung von Kund:innen bei der Planung, Realisierung und Optimierung datengetriebener KI-Lösungen für personalisierte Customer Experiences auf der Azure Cloud. Mehrjährige Berufserfahrung in Data-Engineering-Lösungen, vorzugsweise im Beratungsumfeld, erforderlich. Signing Fee von bis zu 10.000 Euro.
Modellierung von Rohdaten zu wiederverwendbaren Datenmodellen für Reporting und Steuerung im E-Commerce. Mehrjährige Erfahrung als Analytics Engineer mit sehr guten SQL- und Python-Kenntnissen erforderlich. 10 FLEX DAYS und Homeoffice-Ausnahmen.
Building modular data models and dashboards for AI consulting clients. Experience with Data Vault 2.0, SQL, and dbt Core required. Flexible hours, remote work, company pension plan.
Entwicklung von Datenprodukten, Modellen und semantischen Schichten für die Pharma- und Gesundheitsbranche. Mehrjährige Erfahrung in Data & Analytics Engineering mit sehr guten SQL-Kenntnissen erforderlich. 30 Tage Urlaub und flexible Homeoffice-Regelung.
Supporting international data analytics projects with data pipelines and ML model development. Python and SQL experience required. Mix of on-site and remote working, dedicated mentor.
Entwicklung und Betrieb moderner Datenpipelines und Plattformen für skalierbare Datenlösungen im öffentlichen Sektor. Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering mit Python, Scala oder SQL erforderlich. Stetige Weiterentwicklung und fachspezifische Schulungen.
Developing production-ready ML models and deploying AI into scalable systems for clients. Practical experience with Python, SQL, cloud environments, and MLOps required. Lead projects with direct client contact and access to certifications.
Aufbau eines neuen Data Lake und Etablierung von Snowflake als unternehmensweite Datenbasis für die Fahrradbranche. 2-3 Jahre produktive Snowflake-Erfahrung mit Kenntnissen in Performance und Best Practices erforderlich. Flexibles Arbeitsumfeld mit Raum zur Entfaltung.
Designing and maintaining Airflow DAGs for data transformation and testing integrations. Strong SQL and Linux command line skills required. Lifelong learning and personal development support.
Refining AI models and LLM pipelines for manufacturing service automation. Python proficiency and strong SQL skills required. 1 day/week home office.
Supporting advanced analytics and AI projects with data extraction and pipeline development on Snowflake and Azure. Python, SQL, and ML framework experience required. Access to a working student network.
Entwicklung datengetriebener Produkte und ML-Modelle auf der Google Cloud Platform für das führende Loyalty-Programm Deutschlands. Erfahrung in der Operationalisierung von ML-Modellen und GCP-Services erforderlich. Hybrides Arbeiten, 30 Tage Urlaub und kostenfreie Verpflegung.
Entwurf und Entwicklung von Data & AI-Lösungen auf AWS, inklusive Gen AI-Architekturen. Mindestens 5 Jahre Cloud/Data/ML Engineering mit 2+ Jahren Architekturoverall erforderlich. 4-Tage-Woche, persönliches Mentoring.
Fachliche Produktverantwortung für PIX und Weiterentwicklung der Datenplattform für Video Performance Advertising. Mehrjährige Berufserfahrung im Data-Umfeld mit Produktverantwortung erforderlich. Interne Workshops und offene Feedbackkultur.
Betrieb und Weiterentwicklung containerbasierter Infrastrukturen für Datenplattformen und Video Solutions im Sporttechnologie-Sektor. Erfahrung mit Linux, Kubernetes und CI/CD-Pipelines erforderlich. Mobiles Arbeiten im Ausland, flexible Arbeitszeiten und WorkFlex.
Entwicklung und Betrieb der zentralen ML-Plattform auf GCP für das führende deutsche Loyalty-Programm. Mehrjährige Erfahrung in der Operationalisierung von KI-Produkten mit GCP erforderlich. 30 Tage Urlaub, hybrides Arbeiten mit 2 Tagen Homeoffice/Woche.
Beratung von Kunden bei robuster Datenmodellierung und -architektur in Azure Fabrics und Databricks. Mehrjährige Berufserfahrung in Data Engineering oder Softwareentwicklung erforderlich. Home Office und flexible Arbeitszeiten.
Configuring EMS settings and control strategies for a global solar inverter fleet. Experience with SCADA, SQL, and Python required. Building data pipelines and dashboards in Power BI or Grafana.
Aufbau einer neuen Reporting- und Analytics-Landschaft für die Paulaner Brauerei Gruppe mit SQL und Python. Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder Data Science erforderlich. Haustrunk und Gratisgetränke.
AI OS integration for manufacturing service, automating spare parts ordering and technician scheduling. Technical customer-facing experience required. On-site workshops and data pipeline configuration.
Gestaltung skalierbarer Datenarchitekturen für Data Lakehouse, Analytics und AI-Anwendungsfälle in Kundenprojekten. Mehrjährige Erfahrung als Data Architect im Cloud-Umfeld erforderlich. Flexible mobile Arbeit und Homeoffice.
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